SAN FRANCISCO : Plus tôt cette année, le message des entreprises technologiques à leurs employés était clair. « Utilisons autant d’intelligence artificielle que possible dans notre travail. »
Les employés appelaient cela « tokenmaxxing », et un jeton faisait référence à une unité d’utilisation de l’IA à peu près équivalente à un fragment de mot. Les employés de Meta et d’Amazon se sont également affrontés dans un classement qui suit l’utilisation des jetons.
Ensuite, j’ai reçu des factures d’entreprises comme Anthropic et OpenAI qui fournissaient des outils d’IA, et les factures n’étaient pas bon marché. Aujourd’hui, l’époque du tokenmaxxing semble révolue.
Meta a déclaré la semaine dernière à ses employés qu’elle limiterait bientôt son utilisation de l’IA après avoir constaté une « augmentation rapide » des coûts. Uber a annoncé en mai avoir épuisé ses prévisions annuelles de dépenses en IA en seulement quatre mois et imposé des limites mensuelles à ses outils de codage d’IA. Walmart a également des limites sur divers outils d’IA. Et Amazon et Meta ont détruit le classement tokenmaxxing.
En d’autres termes, « Token Mining », abréviation de « Token Minimizing », est arrivé.
Le renversement en quelques mois seulement montre à quel point l’utilisation de l’IA reste en évolution alors que les gens découvrent la meilleure façon d’utiliser les outils.
« Le plus gros problème est que tout change si vite que les gens et les entreprises ne savent pas quoi faire », a déclaré Rob May, PDG de Neurometric, une startup qui aide les entreprises à utiliser l’IA et auteur de The Token Mining Manifesto.
« Les PDG qui ne savaient pas comment mesurer les connaissances de leurs employés en IA se demandaient : « D’accord, qui utilise le plus de jetons ? » », a-t-il déclaré, ajoutant que cette philosophie avait fini par privilégier le volume plutôt que l’efficacité.
OpenAI et Anthropic proposent des abonnements mensuels allant de 10 $ US (40,65 RM) à 200 $ US (810 RM) pour utiliser leurs modèles d’IA. Si un abonné atteint la limite d’utilisation, le service sera déconnecté. Mais l’essentiel de ses revenus provient de la fourniture d’outils à des sociétés comme Meta, Shopify et Amazon, qui paient non seulement des frais d’abonnement, mais également des jetons utilisés par des dizaines de milliers d’employés. Par conséquent, plus on utilise de jetons, plus l’IA coûte cher.
Une tâche simple, comme demander à une IA de résumer le procès-verbal d’une réunion d’entreprise, peut utiliser des centaines de jetons. Des requêtes plus complexes, telles que l’écriture de code pour créer un nouveau produit ou une nouvelle fonctionnalité, peuvent nécessiter des dizaines de milliers de requêtes.
Le coût d’utilisation des modèles d’IA augmente à mesure qu’ils deviennent plus puissants et consomment plus de jetons. Le dernier modèle d’IA d’Anthropic, Fable, coûte deux fois le prix de son modèle précédent, Opus. Bien qu’il existe des modèles moins chers, May a déclaré que de nombreux employés sont habitués à utiliser le modèle le plus puissant pour tout.
La manière dont l’IA est utilisée a également changé. Plutôt que de simplement parler à un chatbot IA, les ingénieurs déploieront des « agents » IA capables de gérer des tâches complexes pendant des heures. En conséquence, les ingénieurs auront accès à des dizaines de milliers de dollars de jetons chaque mois.
De nombreuses entreprises ont déclaré qu’elles essayaient d’être plus stratégiques dans leurs dépenses en matière d’IA parce qu’elles n’avaient pas constaté de retour sur investissement clair.
« Si vous ne pouvez pas tracer une ligne directe sur le niveau de commodité que vous offrez réellement, il sera difficile de justifier l’accord », a déclaré Andrew McDonald, directeur de l’exploitation d’Uber, dans une récente interview en podcast. « Ce lien n’existe pas encore. »
Cela ne veut pas dire que les entreprises ne continueront pas à investir massivement dans l’IA. Mehta a déclaré aux employés que même si l’entreprise envisage de dépenser des milliards de dollars en IA cette année, « nous souhaitons rechercher des domaines où nous pouvons réduire les dépenses tout en obtenant des performances identiques, voire meilleures ». Marc Benioff, PDG de la société de logiciels d’entreprise Salesforce, a déclaré que la société avait prévu de dépenser des centaines de millions de dollars en IA cette année, mais qu’elle suit désormais les « unités de travail des agents » plutôt que les jetons. Les nouveaux indicateurs ne sont pas seulement destinés à être utilisés, mais également à mesurer les résultats.
Les restrictions de Meta et Walmart sur l’utilisation de l’IA par les employés ont été signalées pour la première fois par The Information et Bloomberg.
On ne sait pas exactement quel impact le « minage de jetons » aura sur les revenus d’Anthropic et d’OpenAI. Cette année, au plus fort de l’ère TokenMax, les sociétés d’IA ont déclaré des revenus record provenant de l’utilisation d’outils de codage. La semaine dernière, Meta a demandé à ses ingénieurs d’utiliser son assistant de codage interne, MetaCode, au lieu d’outils tiers lorsque cela est possible.
Meta a refusé de commenter, Anthropic n’a pas fourni de commentaires et OpenAI n’a pas répondu aux demandes de commentaires. (Le New York Times a poursuivi OpenAI et Microsoft, alléguant une violation du droit d’auteur sur le contenu d’actualité lié à ses systèmes d’IA. Ils ont nié les allégations du procès.)
May a déclaré que la voie à suivre pour les entreprises est d’utiliser l’IA de pointe uniquement pour les tâches complexes qui l’exigent, et de remplacer d’autres instances par des modèles moins chers.
Andy Marcus, directeur de l’IA d’AT&T, a déclaré que les entreprises peuvent économiser jusqu’à 90 % en choisissant des modèles d’IA moins avancés. Il a déclaré que les ingénieurs de l’entreprise utilisent les modèles d’IA les plus puissants pour certaines tâches et des modèles d’IA moins puissants pour la plupart des autres actions.
« Il y a des hauts et des bas », dit-il. « Ce que nous savons, c’est que pour la plupart des cas d’utilisation, vous n’avez pas besoin du modèle frontière le plus récent et le plus performant. » – ©2026 La société New York Times
Cet article a été initialement publié dans le New York Times.
